Allen's 데이터 맛집

회귀분석은 데이터 사이언스와 통계학에서 가장 기본적이면서도 중요한 도구 중 하나입니다. 특히, 회귀모형의 유의성을 평가하는 것은 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 이해하는 데 필수적입니다.  회귀모형의 유의성 검토란?회귀모형의 유의성 검토는 모델이 통계적으로 의미 있는지를 평가하는 과정입니다. 이 과정은 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지, 그리고 모델에 포함된 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향이 우연에 의한 것이 아닌지를 확인하는 데 사용됩니다.  분산분석(ANOVA)이란?분산분석(ANOVA)은 두 개 이상의 그룹 간 평균의 차이가 통계적으로 유의한지를 검정하는 방법입니다. 회귀분석에서는 이 방법을 사용하여, 회귀모형 전체의 설명력이 통계적으로 유의한지를 검토할 수 있습니다.  회귀..

데이터 과학과 기계 학습에서 모델의 성능을 평가하는 데 있어 혼동행렬(Confusion Matrix)은 필수적인 도구입니다.이미지출처:https://namu.wiki/w/%ED%98%BC%EB%8F%99%ED%96%89%EB%A0%AC  혼동행렬이란?혼동행렬은 분류 문제에서 모델의 성능을 시각적으로 표현하는 표입니다. 이 행렬은 실제 클래스와 예측 클래스를 축으로 하여, 각 클래스에 속하는 예측 결과를 요약하여 보여줍니다. 주로 이진 분류 문제에서 사용되지만, 다중 클래스 분류 문제에서도 확장 사용될 수 있습니다.혼동행렬의 구성 요소- True Positive (TP): 실제 양성 클래스를 정확히 양성으로 예측한 경우의 수입니다. - True Negative (TN): 실제 음성 클래스를..

데이터 분석에서 다변량 데이터의 패턴과 관계를 파악하는 것은 깊은 인사이트를 얻기 위해 중요합니다. 산점도는 변수 간의 관계를 시각적으로 탐색하는 데 매우 유용한 도구로, 특히 색상과 농도를 추가함으로써 다변량 데이터의 복잡한 관계를 보다 효과적으로 나타낼 수 있습니다.  이미지출처 : https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-lounge/expert-column/?mod=document&uid=52072산점도에서 다변량 데이터 시각화의 중요성산점도는 두 변수 간의 관계를 포인트로 표시하여 그 관계의 성격을 쉽게 이해할 수 있게 해줍니다. 다변량 데이터에 색상과 농도를 추가하면, 추가 변수의 영향을 한 눈에 파악할 수 있어 데이터 분석의 깊이와 정확성을 높일 ..

데이터 시각화에서 산점도(Scatter Plot)는 두 변수 간의 관계를 표현하는 기본적이면서도 강력한 도구입니다. 특히, 시간 변수를 포함한 산점도는 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 데 유용합니다 시간을 활용한 산점도의 중요성 시간을 변수로 포함하는 산점도는 데이터의 시간적 변화를 시각화하여, 추세, 주기성, 또는 이상 현상 등을 파악할 수 있게 해줍니다. 이는 금융 데이터 분석, 사용자 행동 분석, 과학 연구 등 다양한 분야에서 의사결정을 지원하고, 전략을 수립하는 데 필수적인 도구입니다. 산점도에서 시간 시각화의 구현 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from date..